spark整合kafka中文乱码 spark读kafka

SparkStreaming读Kafka：

无状态流处理：

object MyReadKafkaHandler {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("mytest").setMaster("local[2]")
    val sc = SparkContext.getOrCreate(conf)

//    流处理的上下文类
    val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(10))      //每隔十秒拉取一次数据

//    创建链接kafka服务器参数
    val kafkaParam = Map(
      ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG -> "192.168.56.101:9092",
      ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG -> "myKafka2",
      ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG -> "true",
      ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG -> "20000",
      ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG -> classOf[StringDeserializer],
      ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG -> classOf[StringDeserializer],
      ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG -> "earliest"
    )
//    创建Direct流
    val stream = KafkaUtils.createDirectStream(ssc,LocationStrategies.PreferConsistent,
      ConsumerStrategies.Subscribe[String,String](Set("mydemo"),kafkaParam))

//    简单的数据处理，并打印
	 stream.map(_.value).flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).print()

//    启动sparkStreaming
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

讲解：CreateDirectStream中本地策略参数和消费者策略讲解

LocationStrategies(本地位置策略)：

控制特定的主题分区在哪个执行器上消费的。
在executor针对主题分区如何对消费者进行调度。
位置的选择是相对的，位置策略有三种方案：
1.PreferBrokers
 首选kafka服务器，
 只有在kafka服务器和executor位于同一主机，可以使用该中策略。
2.PreferConsistent
 首选一致性.
 多数时候采用该方式，在所有可用的执行器上均匀分配kakfa的主题的所有分区。 综合利用集群的计算资源。
3.PreferFixed
 首选固定模式。
 如果负载不均衡，可以使用该中策略放置在特定节点使用指定的主题分区。手动控制方案。没有显式指定的分区仍然采用(2)方案。
一般在工作中最经常用的为PreferConsistent，他可以适用于99%的情况。

ConsumerStrategies(消费者策略)

是控制如何创建和配制消费者对象。
或者对kafka上的消息进行如何消费界定，比如t1主题的分区0和1，
或者消费特定分区上的特定消息段。
该类可扩展，自行实现。
1.ConsumerStrategies.Assign
 指定固定的分区集合,指定了特别详细的方范围。

def Assign[K, V](
          topicPartitions: Iterable[TopicPartition],
          kafkaParams: collection.Map[String, Object],
          offsets: collection.Map[TopicPartition, Long])

2.ConsumerStrategies.Subscribe
 允许消费订阅固定的主题集合。
3.ConsumerStrategies.SubscribePattern
 使用正则表达式指定感兴趣的主题集合。
如果有分区则用Assign策略，如果涉及到正则就用SubscribePattern策略，其余情况都用Subscribe

有状态流处理：

object MyReadKafkaHandler {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("mytest").setMaster("local[2]")
    val sc = SparkContext.getOrCreate(conf)
    
//    流处理的上下文类
    val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(10))

//    因为有状态DStream，所以必须要有地方记录
    ssc.checkpoint("d:/mykafka-logs")
//    创建链接kafka服务器参数
    val kafkaParam = Map(
      ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG -> "192.168.56.101:9092",
      ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG -> "myKafka2",
      ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG -> "true",
      ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG -> "20000",
      ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG -> classOf[StringDeserializer],
      ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG -> classOf[StringDeserializer],
      ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG -> "earliest"
    )
//    创建Direct流
    val stream = KafkaUtils.createDirectStream(ssc,LocationStrategies.PreferConsistent,
      ConsumerStrategies.Subscribe[String,String](Set("mydemo"),kafkaParam))

//    带状态的DStream(1)
    val value = stream.map(_.value()).flatMap(_.split(" ")).map((_,1))
    value.updateStateByKey((values:Seq[Int],state:Option[Int])=>{
      var newVal = state.getOrElse(0)
      for (elem <- values) {
        newVal+=elem
      }
      Option(newVal)
    }).print()

//    带状态的DStream(2)
      stream.map(_.value()).flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).updateStateByKey((values:Seq[Int],stateValue:Option[Int])=>Option(stateValue.getOrElse(0)+values.sum)).print()
//两种写法意思相同，只是写法不一样而已，仅供参考

//    启动sparkStreaming
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

SparkStreaming写入Kafka

将KafkaProducer利用lazy val的方式进行包装

class KafkaSinks[K,V](fc:()=>KafkaProducer[K,V]) extends Serializable {
  lazy val producer = fc()

  def send(topic:String,key:K,value:V)={
    producer.send(new ProducerRecord[K,V](topic,key,value))
  }

  def send(topic:String,value: V)={
    producer.send(new ProducerRecord[K,V](topic,value))
  }
}


object KafkaSinks{
  import scala.collection.JavaConversions._

  def apply[K,V](conf:Map[String,String]): KafkaSinks[K,V] = {
    var func = ()=>{
      val prod = new KafkaProducer[K,V](conf)
      sys.addShutdownHook{
        prod.close()
      }
      prod
    }
    new KafkaSinks[K,V](func)
  }

  def apply[K,V](conf: Properties): KafkaSinks[K,V] = apply(conf.toMap)
}

利用广播变量将KafkaProducer广播到每一个executor上

普通写法：

// 广播KafkaSink
val kafkaProducer: Broadcast[KafkaSinks[String, String]] = {
  val kafkaProducerConfig = {
    val p = new Properties()
    p.setProperty("bootstrap.servers", Conf.brokers)
    p.setProperty("key.serializer", classOf[StringSerializer].getName)
    p.setProperty("value.serializer", classOf[StringSerializer].getName)
    p
  }
  ssc.sparkContext.broadcast(KafkaSinks[String, String](kafkaProducerConfig))
}

高阶写法：

object MySingleBaseDAO {
  @volatile private var instance:Broadcast[KafkaSinks[String,String]] = null

  def getInstance() = {
    if(instance==null) {
      val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("writeKafka")
      val sc = SparkContext.getOrCreate(conf)
      synchronized{
        if (instance==null){
          val kafkaParam = Map[String,String](
            ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG -> "192.168.56.101:9092",
            ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG -> classOf[StringSerializer].getName,
            ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG ->classOf[StringSerializer].getName
          )
          instance = sc.broadcast(KafkaSinks[String,String](kafkaParam))
        }
        instance
      }
    }
    instance
  }
}

这样就可以在每个executor中将数据写入到Kafka中

//输出到kafka
segmentedStream.foreachRDD(rdd => {
  if (!rdd.isEmpty) {
    rdd.foreach(record => {
      kafkaProducer.value.send(Conf.outTopics, record._1.toString, record._2)
      // do something else
    })
  }
})